作为疾病中的头号杀手,心血管疾病已经严重威胁到人类的生命安全,对心血管疾病的诊断与治疗已经成为医学上的首要问题。然而常规心电图并不能检测出一过性或阵发性的心律失常和心肌缺血,而动态心电图能够通过24小时连续记录受检者日常生活状态下的心电信号,弥补了常规心电图对突发性和一过性的心肌缺血和心律失常检测的不足,对心脏病的防治和诊断具有重要意义。然而24小时动态心电监护系统需要受检者人工手动记录其日常活动,不仅导致了受检者的不便,而且很多受检者由于遗忘或丢失记录而导致数据的可分析度下降,这对动态心电图的检测和分析造成一定程度上的影响。本文通过采集加速度传感器的加速度信号实现了人体日常行为动作的自动检测,这样不仅减少了受检者需要手动记录日常行为动作的麻烦,并且通过加速度信号可以对患者的运动量进行控制,在对患者运动试验中的康复和治疗也有着重要的作用。目前具有远程监护功能的动态心电监护系统已成为研究的热点,实现了心电医疗进入普通家庭,使用者不受活动状态、记录时间和地点的限制。由于ZigBee无线通信技术的低功耗、低成本和低速率性,十分适合于医疗行业的生理信号监控中,本文将采用ZigBee无线通信技术来实现动态心电的无线监护系统。因此,本文首先设计了一套基于日常行为下的动态心电无线监护系统。该系统对心电和加速度信号进行同时采集,然后通过ZigBee无线技术进行无线传输,最后在PC机上进行实时显示。通过加速度信号的采集实现了日常行为动作的区分和判断,本文采用4种行为动作,即静止-站立、起立、坐下和弯腰四种行为动作的区分和判断。目前,各国学者对静态心电的研究已经有系统化认可性较高的结果,但是对动态心电的研究分析仍没有发现系统化的统一的结论,对动态心电的检测和分析的准确率仍不及对静态心电的分析结果,因此,对动态心电的检测和分析上仍有很大的发展前景和实际意义。本文针对动态心电进行分析,采用不同方法对不同导联和不同噪声干扰下的跑步运动下的心电进行特征参数的提取。对II导联采用小波变换和数学形态学的方法进行R波检测,对V3导联检测了其P-QRS-T波,对I导联的R波检测中加入了变换后处理的算法,并对比了运动伪迹干扰和肌电干扰下的检测效果。最后,本文通过II导联验证了I导联R波检测的相对准确度,并提出三种参数对两种不同准确度的I导联数据和日常行为下的动态心电数据进行了质量评估。